relu

深度学习入门（八） 多层感知机

深度学习入门（八）多层感知机前言感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单分类sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机（教材）1隐藏层
澪mio·2022-10-31 11:08

TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---部署

、TensorRT2.1权重获取2.2AlexNet.cpp3、结果1、AlexNet介绍AlexNet网络结构：该模型一共分为8层，如下图所示，包括5个卷积层和3个全连接层，每个卷积层都包含激活函数ReLU
汤姆&·2022-10-31 03:59

计算机视觉&深度学习 相关整理

发展历程深度学习发展历程—目标分类：分类模型和精度LeNet串联，2个卷积3个全连接，最早用于数字识别AlexNet（12年ImageNet冠军）残差，5个卷积3个全连接，多个小卷积代替单一大卷积；使用ReLu
冰雪棋书·2022-10-30 07:53

【bug解决】TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘

项目场景：进行ReLU类的实例运算时，出现了问题问题描述importnumpyasnpclassReLU():def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self
Rachel MuZy·2022-10-28 14:51

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机7多层感知机7.1隐藏层7.2激活函数（activationfunction）7.2.1ReLU函数（修正线性单元Rectifiedlinearunit，ReLU
三耳01·2022-10-27 11:23

美赛python学习d15--人工神经网络ANN

W2,...WmW_1,W_2,...W_mW1,W2,...Wm也是神经网络训练的对象激活函数：φφφ隐藏神经元：激活函数读取神经元所有输入的和，再将其转化成输出阈值函数sigmoid函数线性整流函数ReLU
林生时见lu·2022-10-26 17:35

深度学习（python）——神经网络(Artificial Neural Networks)激活函数代码

目录1.概述2.激活函数（1）基本概念（2）sigmoid函数（常用）代码(sigmoid)（3）阶跃函数代码（阶跃函数）（4）ReLU函数（目前常用）代码（ReLU函数）1.概述在感知机中，权重w是由人工输入的
长弓同学·2022-10-26 17:35

【自然语言处理】深度学习基础

网络结构2.2.1网络结构-DNN2.2.2网络结构-RNN2.2.3网络结构-CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6
吃_早餐·2022-10-25 14:03

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
一天的大太阳·2022-10-24 18:21

跟李沐学AI-动手学深度学习-感知机+多层感知机

目录感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单隐藏层-单分类激活函数sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结感知机给定输入x，权重w，和偏移b
洋-葱·2022-10-24 18:49

图像处理与模式识别考试B

考点（B卷）监督模式识别和非监督模式识别的流程图和区别贝叶斯公式和最小风险决策最大似然估计K均值反向传播算法的两个基本操作和过拟合支持向量机的判断和最优分类超平面的判断和优化函数为什么ReLU比sigmoid
用C站记笔记·2022-10-22 10:47

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

神经网络的典型处理如下所示：定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；数据集的制作和输入；对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate*gradient使用pytorch和auto_grad（torch自动求导功能）：
Sudan_大树·2022-10-22 09:43

【深度学习】卷积神经网络之图像分类｜CNN、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet

激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数max(0,x)max(0,x)max(0,x)。
Lydia.na·2022-10-21 15:49

【AI面试题】AlexNet、VGGNet、GoogLeNet，ResNet等网络之间的区别是什么

AlexNet：AlexNet相比传统的CNN，主要改动包括DataAugmentation（数据增强）、Dropout方法，激活函数用ReLU代替了传统的Tanh或者Siigmoid、采用了LocalResponseNormalization
姚路遥遥·2022-10-21 15:19

【yolov5】pytorch模型导出为onnx模型

但是官网的版本对npu不友好，所以采用改进结构的版本：将Focus层改成Conv层将Swish激活函数改成Relu激活函数自带的预训练模型是预测80类CoCo数据集的yolov5s改进结构，下面就带大家一起转换模型
振华OPPO·2022-10-21 07:28

利用pytorch实现AlexNet网络

AlexNet网络2.1模型定义2.2训练过程2.3预测部分1AlexNet网络1.1网络结构该网络是2012年ISLVRC2012竞赛的冠军网络，该网络的亮点在于：①首次利用GPU进行网络加速训练；②使用了ReLU
Cai Xukun·2022-10-21 01:13

吴恩达机器学习激活函数sigmoid函数的替代09

3.激活函数的选择（1）神经网络的输出层·结果是二元分类问题，一般采用Sigmoid函数·结果是有正有负（如预测明天股票价格的浮动），一般采用线性激活函数·结果只能是正，如（预测房屋的价格），可以采用ReLU
·2022-10-19 00:10

神经网络-使用tensorflow搭建简易卷积神经网络

使用tensorflow搭建一个双层的卷积神经网络，网络结构为:Conv2d卷积->RELU激活->Maxpool池化->Co
天地有道·2022-10-17 22:17

pytorch报RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x360 and 40x128)

__init__()self.conv1=torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(1,10,5),torch.nn.ReLU(),torch.nn.MaxPool2d(2
米诺zuo·2022-10-17 14:12

深度学习笔记其三：多层感知机和PYTORCH

深度学习笔记其三：多层感知机和PYTORCH1.多层感知机1.1隐藏层1.1.1线性模型可能会出错1.1.2在网络中加入隐藏层1.1.3从线性到非线性1.1.4通用近似定理1.2激活函数1.2.1ReLU
泠山·2022-10-17 12:27

python+numpy实现DNN神经网络框架(底层原理)

开始架构之前我先简单介绍一下神经网络网络结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层，在每一层中，我会首先计算Z=np.dot(W,A)+b，这叫做【linear_forward】，然后再计算relu
为啥树上骑个猴·2022-10-16 22:34

CNN 日常总结

pytorch链接kaiming初始化方法针对xavier初始化方法在relu这一类激活函数表现不佳而提出的改进PytorchexampleWeightDecay用于penalizecomplexmodeltraining
EmoC001·2022-10-15 07:21

深度学习 前馈神经网络（2）自动梯度计算和优化问题

4.3.2完善Runner类4.3.3模型训练4.3.4性能评价4.4优化问题4.4.1参数初始化4.4.2梯度消失问题4.4.2.1模型构建4.4.2.2使用Sigmoid型函数进行训练4.4.3死亡ReLU
岳轩子·2022-10-14 07:13

NNDL 实验五 前馈神经网络（1）二分类任务

目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1线性层算子
AI-2 刘子豪·2022-10-14 07:39

NNDL 实验五 前馈神经网络—鸾尾花分类

通过前两次对前馈神经网络的探究实验，基础掌握了前馈神经网络的基本概念、网络结构及代码实现，利用前馈神经网络完成一个分类任务，并通过两个简单的实验，观察前馈神经网络的梯度消失问题和死亡ReLU问题，以及对应的优化策略
白小码i·2022-10-14 07:09

NNDL 作业4 第四章作业

这里写目录标题习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用RELU作为激活函数。
刘先生TT·2022-10-14 07:38

多层网络和BP反向传播算法

（还有其他激活函数，如relu函数）当神经元的输入从负无穷到正无穷时，函数logsig产生0到1之间的输出。前馈网络一个由R输入的S个logsig神经元组成的单层网络如下图所示，左边
MrWei108·2022-10-14 07:02

python人工智能使用RepVgg实现图像分类示例详解

仅使用ReLU作为激活函数。RepVGG的更深版本达到了84.16%正确率！反超若干transformer！RepVgg是如何到的呢？
·2022-10-12 23:49

【常用的激活函数】

激活函数的特性1、sigmod函数2、tanh函数3、ReLU函数Leaky-ReLUELU函数4、softmax函数Softmax与Sigmoid的异同四、几种激活函数的对比一、什么是激活函数？
菜菜雪丫头·2022-10-12 22:26

常用激活函数(relu,glu,gelu,swish等)

文章目录sigmoidTanhReluleakyreluPReluELUGLU/GTUgeluswish激活函数使用原则激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。本文简要介绍一些常用的激活函数。sigmoidtorch.nn.Sigmoidf(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1可以被表示做概率，或者用于输入的归一化。连续，光滑，严格单调，以(
栋次大次·2022-10-12 22:39

激活函数(sigmoid、tanh、ReLU、softmax)

文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。
CityD·2022-10-12 22:08

一些常用的激活函数

一：ReLU函数公式：通俗地说，ReLU函数通过将相应的活性值设为0，仅保留正元素并丢弃所有负元素例如：对于从-8到+8，间隔为0.1x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad
tinason杨·2022-10-12 22:38

机器学习最常用的3种激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu

目录1什么是激活函数2为什么使用激活函数3常用激活函数1Sigmoid2Tanh3Relu1什么是激活函数激活函数（ActivationFunction）在人工神经网络的神经元上运行，负责将神经元的输入映射到输出端
hellosc01·2022-10-12 22:38

【深度学习】——激活函数（sigmoid、tanh、relu、softmax）

目录激活函数1、作用2、常用激活函数3、衡量激活函数好坏的标准：4、不同的激活函数1）sigmoid2）tanh函数3）RULE函数和leak-relu函数4）softmax函数激活函数1、作用如果只是线性卷积的话
有情怀的机械男·2022-10-12 22:07

深度学习中的激活函数之 sigmoid、tanh 和 ReLU

ReLU函数ReLU(rectifiedlinearunit)函数提供了一个很简单的非线性变换。
Oision·2022-10-12 22:07

深度学习之常用激活函数

连续的：当输入值发生较小的改变时，输出值也发生较小的改变；可导的：在定义域中，每一处都是存在导数；常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-10-12 22:57

常用的激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU等）

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5
Billie使劲学·2022-10-12 22:48

NNDL 实验五 前馈神经网络（1） 二分类任务

liyong目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1
_Gypsophila___·2022-10-07 12:22

NNDL 实验五 前馈神经网络（1）二分类任务

文章目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1
plum-blossom·2022-10-07 12:21

NNDL 实验五 前馈神经网络 （1）二分类任务

目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1线性层算子
LzeKun·2022-10-07 12:19

NNDL 实验五 前馈神经网络（2）自动梯度计算&优化问题

（选做）4.4.2梯度消失问题4.4.3死亡ReLU问题4.3自动梯度计算虽然我们能够通过模块化的方式比较好地对
captainMo_11·2022-10-07 12:49

CNN卷积神经网络介绍

2、CNN(卷积神经网络)简介2.1输入层2.2隐含层2.2.1卷积层2.2.2激活层(ReLU)2.2.3池化层(Pooling)2.2.4全连接层2.2.5参数减少与权值共享3、卷积神经网络的优点在神经网络中
GIS哼哈哈·2022-10-06 16:26

卷积神经网络(CNN)与TensorFlow实现

CNN的简介卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。CNN在图像识别、文本分类等方面都有着广泛的应用。
MISADS·2022-10-06 16:47

CNN卷积神经网络学习笔记

CNN卷积神经网络学习笔记对于其实现过程，大致可分为以下几个步骤：输入层卷积层激活函数池化层全连接层即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC卷积层：用它来进行特征提取。
Tae_up·2022-10-06 16:47

YOLOv5的Tricks | 【Trick1】关于激活函数Activation的改进汇总

文章目录1.ReLU2.Swish3.Mish4.FReLU5.AconC/MetaAconC6.DynamicReLU在yolov5模型搭建的过程实现中，额外实现了很多非常新奇有趣的激活函数，不再是的简单
Clichong·2022-10-05 07:18

NNDL 实验五 前馈神经网络（1）二分类任务

二分类任务4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1
乳酸蔓越莓吐司·2022-10-02 07:57

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察
HBU_David·2022-10-02 07:23

神经网络与深度学习 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。5
Jacobson Cui·2022-10-02 07:06

NNDL第三次作业

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。
刘先生TT·2022-10-02 07:04

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

3.3激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。3.4损失函数MSE
乳酸蔓越莓吐司·2022-10-02 07:04
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